计算机视觉与人工智能面试笔试总结：卷积神经网络（CNN）模型总结及编程实践

计算机视觉与人工智能面试笔试总结：卷积神经网络（CNN）模型总结及编程实践

计算机视觉和人工智能是当前炙手可热的领域，而在相关的面试和笔试中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是常见的话题之一。本文将对CNN模型进行总结，并给出相应的编程实践示例代码。

一、卷积神经网络（CNN）简介
卷积神经网络是一种生物启发式计算方法，模仿了生物视觉系统中视网膜的结构与功能。它通过一层层的卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，并实现图像的分类、识别等任务。CNN具有参数共享、局部感知野和空间平移不变性等特点，适用于处理图像、视频等高维数据。

二、CNN模型的主要组成部分

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心组件，通过应用滤波器（卷积核）来提取输入数据的特征。卷积操作可以有效地捕捉图像中的局部空间信息，并保留空间结构。

2. 激活函数（Activation Function）：在卷积层后，通常会使用激活函数来引入非线性特性。常见的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。

3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。通过将局部区域内的特征进行汇总，保留最显著的特征。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将前面各层提取到的特征进行扁平化，并通过神经元连接实现信息传递和分类。

5. Dropout层：为了防止过拟合现象，Dropout层会随机地让一些神经元失活，减